亦丰策略 AI技术加速渗透实体产业，规模化应用仍存挑战

当前人工智能已成为驱动全球经济增长和产业变革的重要引擎。那么，如何加快构建适配人工智能发展的产业金融新生态，工业场景的AI应用情况如何？

近日，在中金公司承办的世界人工智能大会投融资论坛上，上海市经信委副主任蒲亚鹏表示，近年来，上海充分发挥产业基础雄厚、应用场景丰富、金融资源集聚等优势，加快打造人工智能产业创新高地，产业规模持续壮大，后续将系统构建全球领先的人工智能发展新生态。

蒲亚鹏称，上海将主要从三方面发力：一是加强政策支持力度，从发放算力券、模型券、语料券等工作，通过先用后付、免升即享等创新政策，支持AI初创企业OPC等成长发展；二是持续深化产融合作，引导金融机构与AI企业开展跨界融合，聚焦金融基础模型、算力供给、具身智能、Agent应用等关键领域，为AI企业优化科创板上市，融资租赁、安全保险等科技金融服务支撑，营造促进AI+金融发展的良好生态；三是提升产业转化效能，依托国家级金融人工智能应用中试基地，打造一批金融AI示范项目，支持金融机构，探索开展知识产权质押融资、投贷联动等，孵化培育更多AI创新企业。

在中金公司副董事长、总裁王曙光看来，当前，进入2026年，全球AI竞争的重点已从基础模型能力比拼，进一步延伸至智能体、物理AI与产业应用生态构建。在这一过程中，中国依托完整的产业体系、丰富的应用场景以及强大的工程化交付能力，正在形成从模型研发到实体产业融合的独特发展路径。

企业引入AI的目的是提高盈利能力。技术投入能否转化为长期回报，取决于AI是否真正进入经营过程，帮助企业以更低的成本、更快的速度和更稳定的质量完成交付，把一次性的效率提升沉淀为持续的利润改善。

AI战略专家、美国未来产业研究院院长乔·韦曼认为，企业获取AI红利的关键在于选择适配的竞争战略——或强化运营，或重塑产品，或革新客户体验，或开辟新商业模式。

面对工业场景的AI应用方兴未艾，“一项调查结果显示，超过80%的全球制造业领军企业已开始探索AI技术的具体应用，但数据安全、结论可靠性、设备老旧以及前期投入大等因素，仍是制约AI技术快速规模化应用的主要挑战。”霍尼韦尔科技大中华区总裁余锋说。

未来学家、《连线》杂志创始主编凯文·凯利表示，AI将以渐进方式推动社会进步，低成本、专业化和本地化模型有望提升竞争力，前沿模型领域可能出现泡沫和亏损，但基础设施投入将促进科学创新与生产力提升，因此属于具有长期社会价值的“必要泡沫”。

中金研究发布的《工业化数字经济》报告称，从社会长期发展的角度看，过度投资沉淀下来的基础设施，往往在泡沫消退后继续服务于经济，欧美十九世纪的铁路热潮和2000年前后的光纤过剩都是先例。对中国而言，真正的问题或许不是要不要容忍一定程度的过度投资，而是如何让产业政策引导下的投资，尽可能沉淀为电力、算力和工程能力这样的长期资产，避免成为无效产能。

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